PyCharm 直接调用 Anaconda 环境库的配置与 pip 安装指南

前言

Jupyter Notebook 与 PyCharm 特点对比

有实习生提问，为何作者常使用 Anaconda 中的 Jupyter Notebook 编写 Python 代码，而非 PyCharm？个人而言，目前工作重心在于数据分析与挖掘，直接下载并安装 Anaconda 后，即可启动 Jupyter Notebook，编码体验较为便捷，相比之下 PyCharm 的启动与运行显得较为沉重。但在进行 Django 开发或爬虫项目时，PyCharm 的优势则十分显著。

较为详细的解释

Jupyter Notebook 的主要特点包括：

1. 开源特性。
2. 支持包括 Python、R、Scala、Julia 等在内的 30 种语言，其中涵盖了数据科学领域流行的多种语言。
3. 允许用户创建并共享文件，文件内容可包含公式、图像及关键代码片段。
4. 具备交互式组件，支持编程输出视频、图像及 LaTeX。此外，这些组件可用于数据的实时可视化与操作。
5. 能够整合 Scala、Python、R 等语言与大数据工具（如 Apache Spark）。用户可获取与 pandas、scikit-learn、ggplot2、dplyr 等库内部相同的数据结构。
6. 利用 Markdown 标记语言进行代码标注，用户可在笔记本中记录逻辑与思考过程，这与 Python 内部的注释有所不同。Jupyter Notebook 适用于数据清洗、数据转换、统计建模及机器学习等场景。

PyCharm 的主要特点包括：

1. 提供类、对象、关键字的自动补全与缩进，支持代码格式化、代码片段定制及格式调整。
2. 支持错误高亮显示，并集成 PEP-8 规范，有助于编写整洁代码，且易于扩展支持其他编程语言。
3. 提供快速且安全的重构功能。
4. 内置图形界面式的 Python/JavaScript 调试器，用户可基于 GUI 进行测试。
5. 提供快速的文档定义视图，使用户在不丢失上下文的情况下查看文档或对象定义。JetBrains 提供的文档全面，并包含视频教程。

使用 PyCharm 的最大优势在于编码体验更佳，具体效果可参考下图：

PyCharm 直接调用 Anaconda 库的配置方法

其自动提示功能十分强大。那么，如何在 PyCharm 中直接使用 Anaconda 已安装的库？

在 PyCharm 中直接使用 Anaconda 已安装的库，需按以下步骤操作：按下 Ctrl+Alt+S 打开 Settings，进入 Project: PyCharm 设置项，找到 Project Interpreter。

点击上图中的设置齿轮图标，在弹出的菜单中选择 Add Local…，随后在弹出的窗口中选择 System Interpreter。

点击右侧的 … 按钮，在弹出的文件选择框中指定本地 Anaconda 安装路径下的 python 可执行文件，点击确定即可。

验证：

此时可以看到 PyCharm 的自动提示功能中已出现 pandas 库，其他已安装的库亦可正常使用。

通过 pip 手动安装数据分析库

当然，也可以像以往一样，直接在 PyCharm 中使用 pip 安装库。下文将介绍具体方法，供参考。

PyCharm 中导入数据分析库

虽然安装 Anaconda 后可直接使用数据分析库进行代码编写与分析，但部分用户习惯使用 PyCharm 进行开发（基于多年 Android Studio 和 IDEA 的使用经验）。那么在 PyCharm 中如何导入常用的数据分析库？ （1）打开 PyCharm，选择左下角的 Terminal 终端，首先更新 pip。

python -m pip install -U pip

（2）执行以下命令安装各类库：

python -m pip install -U numpy scipy matplotlib pandas scikit-learn ipython jupyter sympy nose

参数 -U 也可写作 --user。若之前已安装过某库，想要更新，则应使用 --upgrade 参数。

（3）也可以简写命令（但官方不推荐，使用简写安装可能会引发问题，例如使用 -user 参数安装的文件不会写入系统目录）。

pip install numpy
pip install scipy
pip install pandas
pip install matplotlib

总结

至此，关于在 PyCharm 中直接使用 Anaconda 已安装库的文章介绍完毕。更多相关 PyCharm 使用 Anaconda 已安装库的内容，请搜索本站以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持本站！